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Enregistrement W4401178228 · doi:10.1163/22116001-03801013

Less Specific and More Comprehensive? An Analysis of How the Ocean Is Reflected in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework

2024· article· en· W4401178228 sur OpenAlexaboutno aff
Carolina Hazin, Daniela Diz

Notice bibliographique

RevueOcean Yearbook Online · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversitySustainabilityScope (computer science)Environmental resource managementNegotiationMarine biodiversityAquatic biodiversity researchConventionWork (physics)Conference of the partiesEnvironmental planningGeographyBusinessEnvironmental scienceEcologyPolitical scienceBiologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In response to the increasing trend of biodiversity decline globally and its consequences for the planet as a whole, the Convention on Biological Diversity Conference of the Parties adopted the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) in December 2022. The Framework sets conservation, sustainability and equitable sharing of benefits from the use of genetic resources and MEAns of implementation goals to be achieved by 2050, and actionable targets to be achieved by 2030 to halt and reverse biodiversity loss. During the negotiations and even after the adoption of the GBF, much debate has surrounded how the ocean has been represented in the Framework. By addressing the scope of the GBF vis-à-vis the Convention, quantifying and comparing the use of marine-related terms in the GBF and in the previous biodiversity framework, and aligning relevant COP decisions and objectives and activities of the CBD Programme of Work on Marine and Coastal Biodiversity with the GBF targets, we conclude that the GBF does not fail to address marine and coastal biodiversity and all targets are applicable to this ecosystem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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